基石云 vs 速盾：高防CDN 的技术能力怎么比
同样面向中文市场做高防CDN，差距不在宣传页上的防御数字，而在底层怎么实现、攻击来了你能自己做多少事。RockCloud 基石云用自研 DPDK 清洗面、Anycast 分布式吸收与 AI 行为识别构成防御链路，配一套能自助改规则、能看到每一条请求判定的控制台，以及 113 人技术团队 7×24 中文直连 —— 下面把每项技术选择解决什么问题讲清楚，结论请你自己得出。
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| 对比维度 | RockCloud 基石云 | 速盾（行业常见做法） |
|---|---|---|
| 清洗架构 | 基于 DPDK 自研转发面，旁路内核线速处理小包，全网 7T+、单 IP 3 Tbps | 多采用通用协议栈方案，小包洪水下 CPU 先于带宽被打满 |
| 网络架构 | Anycast 把同一 IP 宣告到 3000+ 节点，攻击就近分散吸收 | 以流量牵引至清洗中心为主，机房出口即防御上限，正常用户随之绕行 |
| CC 识别方式 | 游戏盾 AI 引擎按行为特征建模，3 秒内识别阻断，误杀率更低 | 以 UA / IP / 频率阈值等静态规则匹配为主，收紧即误杀、放松即漏放 |
| 控制台能力 | 规则可视化自助配置，保存后秒级热生效，全网即时下发 | 控制台功能有限，多数策略调整需提工单等待人工介入 |
| 可观测性 | 实时日志逐条给出判定与处置，攻防时间线可回溯、可导出复盘 | 通常只提供汇总防护曲线，攻击细节需联系客服另行索取 |
| 加速与防御的关系 | CN2 加速与 T 级清洗跑在同一条链路，一次接入、一份费用 | 加速与高防常分属两条链路，流量绕行、时延叠加、账单分开 |
| 服务与规范 | SLA 明确、计费透明，工单与配置变更全程留痕；113 人团队 7×24 中文直连 | 响应时限与赔付多为口头承诺，变更记录不完整、事后难以追溯 |
四项技术选择，决定了攻击来临时的差别
这些差异平时看不出来，攻击落到业务上的那几十分钟里会被成倍放大。
自研 DPDK 清洗面：先扛得住小包
DDoS 里最难扛的不是带宽数字，而是小包。SYN Flood、UDP 反射拼的是每秒包量，而包走 Linux 内核协议栈时，每个包都要经历中断、上下文切换和多次内存拷贝，包量一上来 CPU 先被打满，正常请求跟着一起卡住，此时带宽计量往往还远没到上限。我们的清洗集群基于 DPDK 自研：旁路内核，在用户态以轮询加零拷贝直接接管网卡队列，单机即可线速吞掉小包洪水，判定与丢弃发生在流量进入业务链路之前。全网 7T+ 清洗容量、单 IP 最高承受 3 Tbps，都建立在这一层之上。
Anycast：让攻击在离攻击源最近的地方被吃掉
传统做法是把被攻击流量牵引到某个清洗中心，于是全球攻击流量涌向同一个入口，机房出口带宽就成了防御上限；被牵引的正常用户也要跟着绕远路，延迟当场变高。我们把同一个 IP 通过 Anycast 宣告到全球 3000+ 节点，攻击流量按 BGP 路由被就近吸附到离源头最近的节点分头清洗，天然被打散成很多份；正常访客同样就近接入，加速与清洗在同一条链路上完成。攻击源越分散，这套架构的优势越明显，而用户侧完全感受不到牵引绕行。
AI 行为识别：3 秒内分清真人和脚本
CC 防御真正的难点不是拦不住，而是拦错人。以规则匹配为主的做法依赖 UA、IP 段、频率阈值这类静态特征，攻击方换个 UA、挂上代理池、把频率压到阈值以下就能绕过；把规则收紧，第一批被挡住的往往是真实用户 —— 全站弹验证码，转化率当场掉一截。基石游戏盾 AI 引擎判定的是行为：请求路径的先后顺序、点击间隔的节奏、参数分布、连接的保持方式。脚本再怎么伪装请求头，行为序列也和真人不一样。识别与阻断在 3 秒内完成，只处置行为异常的连接，误杀率明显更低。
控制台与可回溯：改一条规则不用等工单
攻击进行中最耗时间的往往不是防御本身，而是流程。想临时给登录接口加一条频控，得先提工单、等客服、等排期，一来一回半小时过去，攻击窗口也就这么长。我们的控制台把主动权交回给你：防护规则可视化配置，保存后秒级热生效并即时下发全网，无需人工介入；实时日志逐条给出每个请求的判定结果与处置动作；每一次攻防都留下完整时间线 —— 起止时间、攻击类型、峰值、拦截量、命中规则，可导出复盘，也能拿出一份对上级和客户交代得清楚的记录。
客户为什么换到基石云
这些是迁移客户最常提到的几条原因，几乎都发生在一次真实攻击之后。
- 攻击来了只能等工单 —— 规则调整要人工排期，而攻击窗口只有几十分钟，等到回复时业务早就掉了；现在规则自己改、秒级生效，不用求人。
- 控制台看不到到底发生了什么 —— 只有一条「已为您防护」的汇总曲线，说不清峰值多少、什么类型、拦了多少、有没有误杀，事后连复盘都无从做起。
- CC 规则一收紧就误杀真实用户 —— 全站弹验证码、企业 NAT 出口被整段挡住，攻击是挡住了，转化率也掉了；换成行为识别后只处置异常连接。
- 加速和防御是两条链路两份钱 —— 流量在两套系统之间绕，延迟叠加、账单分开、出问题还要在两边之间来回确认责任。
- SLA 和计费说不清 —— 超量怎么算、赔付什么标准、变更是谁在什么时候做的，口头承诺在需要追责时拿不出记录。
换过来只要四步
不改业务代码，全程可并行验证、可随时回退，解析切回去就是原状。
梳理现状与攻击画像
把现有域名、缓存与回源规则，以及近期攻击的类型、峰值与发生时段告诉我们，据此给出针对性的防护策略建议。
24 小时免费测试
先用低流量域名或部分地区解析并行跑一遍，在控制台实测规则热生效、实时日志与攻击时间线，用真实流量对比效果。
改解析全量上线
主域名 CNAME 切过来，五分钟内全网生效；旧配置先保留不动，随时可回退，用户全程无感。
收紧源站并建立复盘
更换源站 IP 并只放行我们的回源网段，杜绝绕过防护直连；同时把攻防时间线纳入例行复盘，让策略持续收敛。
高防CDN 选型常见问题
看三件事，而且都能在测试期自己验证。一是清洗架构：是自研转发面还是通用方案、单 IP 能扛多少、全网总容量多少 —— 我们基于 DPDK 自研清洗，全网 7T+、单 IP 最高 3 Tbps。二是 CC 识别方式：纯规则匹配在真实攻击下要么漏放要么误杀，要问清楚有没有行为建模能力。三是控制台与服务规范：规则能不能自助改、多久生效、攻击详情能不能查、有没有书面 SLA。建议直接申请 24 小时免费测试，用自己的真实流量跑一遍，比看参数表可靠得多。
误杀基本都来自阈值型规则：为了挡攻击把频率阈值调低，结果先被挡住的是重度真实用户、企业 NAT 出口后的同 IP 用户和 App 的批量接口请求。我们的做法是把判定依据从静态特征换成行为特征，游戏盾 AI 引擎按请求序列、间隔节奏与连接方式建模，只处置行为异常的连接，3 秒内识别阻断，正常用户不需要弹验证码。万一仍有个别业务受影响，控制台实时日志能定位到是哪条规则命中，加一条精准放行即可，改完秒级生效。
能，而且是逐条可查、可回溯的。控制台提供实时日志与攻防时间线：每次攻击的起止时间、攻击类型（SYN Flood、UDP 反射、HTTP CC 等）、峰值带宽与包量、拦截请求数、命中的规则，以及对应的处置动作，都可以查看并导出。这意味着攻击过后你能自己完成复盘、判断策略要不要调整，也能拿出一份对老板和客户讲得清楚的记录，而不是只有一句「已为您防护」。
自助修改、秒级热生效，不需要提工单等人工排期。控制台里的防护规则 —— 频率控制、精准访问控制、地域与 IP 黑白名单、回源与缓存策略 —— 都是可视化配置，保存后即时下发到全网节点。这一点在攻击进行中尤其关键：你需要的是马上收紧某个接口，而不是先写工单再等回复。如果涉及较复杂的策略组合，7×24 中文技术团队可以直接连线陪你一起调，但主动权始终在你手上。
有书面的服务等级协议，明确写出可用性承诺、故障响应与恢复时限、赔付比例与申请流程，详见站内「服务等级协议」页面。计费同样透明：带宽与防护规格、超量如何计算、账期如何结算，签约前全部列明，不做事后解释。工单与配置变更全程留痕，谁在什么时间改了什么都能查到，出现争议时双方看的是同一份记录。
高防CDN 面向 HTTP/HTTPS 的网站与 API 业务，做的是七层加速加清洗，缓存命中率与回源策略是重点。游戏盾面向长连接、TCP/UDP 自定义协议的实时业务 —— 游戏、棋牌、IM，这类业务对延迟抖动极其敏感，掉一次线就是一次投诉，攻击也常常针对具体玩家或开服时段。所以游戏盾额外做了分布式抗 D 节点调度、真实服务器 IP 隐藏与 AI 行为识别，玩家延迟可低至 30ms。官网和游戏服可以同时接入，在同一个控制台里管理。
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